锐客网

  1. 首页 > 睿知 > >

常用图像插值算法分析与比较

经验分享睿知

图像缩放放大-1 图像放大几乎都采用了内插值的方法，即在原有图像pixel的基础上，采用了合适的/pixel 。插值 算法的分类比较混乱，每个人都有自己的分类算法，图像放大算法-2/有很多算法，关键在于插值对于未知像素使用哪种模式 ， 1.传统的图像插值算法、相邻插值中的传统差分原理和评价简单易实现，早期应用广泛 。

1、 常用的像素操作 算法:Resize、Flip、Rotate 图像缩放是将原图像根据目标尺寸进行放大或缩小，是图像的一种处理 。图像缩放有很多种算法 。最简单的是最接近的插值 算法，根据原图像和目标图像的大小计算缩放比例，然后根据缩放比例计算目标像素所基于的原像素，自然会产生小数 。这时，另外还有双线性插值 算法 。公式如下:f(i u，

J) (1u) VF (I，J 1) U (1V) F (I 1，J) UVF (I 1 ， J 1)，其中U和V表示浮点坐标的小数部分，显然点离目标点越近，权重越大 ， 这与目标点的值离其最近点最近的事实相吻合 。Cv4j的resize目前支持这两个算法 。通过Resize类的源代码，我们可以看到有两个常量使用了最接近的插值 算法 ， 将原图缩小到0.75倍 。
【常用图像插值算法分析与比较】
2、二、数字 图像处理基本运算点运算有以下特点:1)点运算独立改变图像中每个像素的灰度值；2)输出图像中每个像素的灰度值，只取决于对应输入像素的值；3)点操作不改变图像中的空间关系；4)逐像素操作；5)点操作完全可以通过灰度变换函数或灰度映射表来确定 。具体来说 ， 对于图像的一整块，其中，对于A和B，有以下几个特点:这个操作的意义非常明确 ， 就是一一映射 。

加法运算的定义:其主要应用包括去除“叠加”噪声，产生图像叠加效应 。1)去除“叠加”噪声 。对于原图像f(x，y)有噪声图像 set:，其中: ， m 图像的平均值定义为:，当噪声不相关且平均值为0时，以上 。从这个事实可以得出一个定理:对加性噪声图像的M幅值进行平均，可以将图像的平方信噪比提高M倍 。

3、几种GIS空间 插值方法1 。IDW .基本思路是 ， 目标离观测点越近，权重越大，观测点的影响越大 。好处是观测点本身绝对精确，可以限制插值点的个数 。幂可以用来确定最近原理对结果的影响程度 。Searchradius可以控制插值点的数量 。2.克里金法插值 。克里金法插值和IDW法插值的区别在于权重的选择 。IDW只取距离的倒数作为权重，而克里金法考虑的是空间相关性 。

    推荐阅读


    上一篇：黑红配色 分析,gtcut黑红配色

    下一篇：电子邮件格式分析,英语电子邮件格式